Doctorant (H/F) en Statistique

il y a 2 semaines


SaintSébastiensurLoire, France CNRS Temps plein

Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorant (H/F) en Statistique
Référence : UMR6629-ANNPHI-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : NANTES
Date de publication : jeudi 6 juin 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Mathématiques et interactions des mathématiques

Description du sujet de thèse

Modélisation bayésienne sous contraintes de monotonie appliquée à des données de géochronologie à haute résolution.
Ces dernières années, la modélisation bayésienne pour l’analyse des données de datation en archéologie et en sciences de la terre a connu un essor important. Elle fournit des outils statistiques pour prendre en compte les mesures physiques, leurs incertitudes, et les informations a priori venant du contexte archéologique. La construction de la loi a priori joue un rôle central, elle permet en particulier de prendre en compte les contraintes d’ordre entre les paramètres du modèle. Dans cette situation, la modélisation chronologique bayésienne naturelle est de choisir la loi d’une
statistique d’ordre uniforme comme loi a priori. Pour ce choix, les estimateurs de Bayes ne sont pas consistants lorsque le nombre de dates tend vers l’infini ou lorsque des dates sont égales ou contemporaines. Ce modèle est donc mis en défaut pour un échantillonnage dit à haute résolution, au sens où la différence entre deux événements datés est petite par rapport aux incertitudes de mesure.

La première partie sera consacrée à la construction de nouvelles lois a priori et à la validation asymptotique des estimateurs de Bayes associés.
Dans la seconde partie, l’idée principale est d’intégrer dans la modélisation chronologique l’information complémentaire que nous possédons sur la profondeur de chaque échantillon daté.
La troisième partie portera sur l’estimation de la relation âge-profondeur dans une stratigraphie.
Les résultats obtenus dans les parties précédentes seront mis en œuvre sur des données de datation par OSL sur le site de Jonzac (Charente- Maritime). Ce site en pied de falaise présente une des stratigraphies les plus importantes de la région pour le Paléolithique moyen.
La modélisation bayésienne haute fréquence permettra alors d’apporter un éclairage nouveau sur la durée d’occupation cumulée du site par les groupes de Néandertaliens, mais aussi et surtout sur la cyclicité des passages de groupes humains pour des activités cynégétiques. Plus généralement, les modèles développés pourront servir à toute étude nécessitant une grande résolution chronologique, comme les recherches sur les fluctuations climatiques passées.

Contexte de travail

Le lieu de travail est le laboratoire de mathématiques Jean Leray, UMR6629 à Nantes. Il y aura des déplacements occasionnels à Géosciences Rennes. pour des réunions de travail dans le cadre du projet ERC QuinaWorld.

Contraintes et risques

Néant

Informations complémentaires

Le candidat sera titulaire d'un master de mathématiques appliquées spécialisées en statistique avec des compétences dans les domaines suivants de la statistique
— la statistique Bayésienne
— l’apprentissage statistique
— la simulation numérique stochastique.

Le candidat recherché devra aussi avoir les qualités suivantes
— maitrise de la programmation en R ou python
— la capacité à formuler et conduire un projet scientifique
— l’aptitude à travailler en équipe, et à rendre compte

— capacité à communiquer et à argumenter
— maîtrise de la langue anglaise (lu, écrit, parlé)



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    il y a 2 semaines


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